Conteúdo
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Guia de Introdução à Linguagem Python
- Apresentação
- Primeiras Idéias
- Modo interativo
- Tipos de dados, constantes, variáveis e expressões
- Estuturas de controle
- Estruturas de iteração ou loop
- Funções
- Arquivos
- Tratamento de erros e exceções
- Módulos
- Packages
- Classes
- Herança
- Namespaces
- List Comprehensions
- Generators
- Um exemplo Completo
- Próximos passos
Guia de Introdução à Linguagem Python
Apresentação
Bem-vindo(a) ao nosso guia de introdução à linguagem Python. Este guia exige que se tenha noção de linguagens de programação e para isso é necessário saber o que são algoritmos e estruturas de dados. Quem já programou em uma outra linguagem, como Visual Basic, Delphi ou C poderá se sentir mais apto a programar em Python com esse guia.
Quem sabe você tem dúvidas conceituais sobre a linguagem. Se for este o seu caso, faça uma leitura na seção de Perguntas e Respostas freqüentes sobre Python.
Pronto para começar? Talvez não, porque é necessário ter certeza que o interpretador Python está instalado na sua máquina. Se você utiliza o Mac OS X, Linux ou outro sistema tipo o Unix então a resposta é provavelmente sim, pois esses sistemas constumam vir com o Python pré-instalado. Se você utiliza o Windows é quase certo que você não tem o interpretador. Para verificar, abra um terminal e digite o comando python -V, uma típica resposta será
Dharma:~ ruda$ python -V Python 2.5
indicando que eu tenho instalado a versão 2.5 da linguagem Python.
Se você tem o Windows é um bom momento para baixar o instalador da linguagem Python, que pode ser obtido em http://www.python.org/ftp/python/2.5.2/python-2.5.2.msi
Primeiras Idéias
Se você NUNCA programou antes, é necessário entender alguns conceitos básicos.
Por exemplo: você sabe o que é um "executável" certo? Experimente abrir um arquivo desses em algum editor de textos. A não ser que você tenha vivido anos na Matrix, não entenderá nada!
Isso acontece porque o programa está escrito, ali, em linguagem de máquina, ou seja, apesar de você não entender nada, o computador entende muito bem.
Mas não pense que alguém escreveu aquilo do jeito que está. Também não foi escrito ao estilo "morse" (10010010110)... inicialmente, o programador escreveu o que chamamos de "código-fonte" em alguma linguagem de programação, como C, C++, Pascal, e, depois de terminado, compilou o código, ou seja, traduziu de C, C++, Pascal para linguagem de máquina (também chamada de Assembly).
Essas linguagens que eu citei acima são as linguagens compiladas, pois antes de serem executadas, seus códigos-fonte devem ser devidamente compilados.
Python não é compilada, mas sim interpretada, assim como PHP, Perl e muitas outras, ou seja, não há o processo de compilação. O que acontece é que o código-fonte (ou script) é "traduzido" direto, através de um interpretador (imagine que ele é um intérprete mesmo, pois é assim que funciona!). Observação: Geralmente, quando uma linguagem é interpretada, existe um código intermediário (bytecode), com o qual o programador não precisa se preocupar. Seria muito lento interpretar diretamente o texto do código fonte. No caso do Python, o bytecode é salvo em arquivos .pyc e .pyo (bytecode otimizado)
Tal fato adiciona muita produtividade à linguagem, já que o processo de programar é somente escrever-rodar, ao contrário de escrever-compilar-rodar. Veja que o ciclo de um programa interpretado é bem mais eficiente, pois a fase de testes é MUITO simplificada:
Python: escrever-testar-corrigir-escrever-testar-distribuir
Linguagem C: escrever-compilar-testar-corrigir-compilar-testar-distribuir
Tecnicamente, qualquer linguagem pode ser compilada ou interpretada, mas as linguagens mais dinâmicas geralmente são interpretadas e as mais estáticas (estilo declare-antes-de-usar) são compiladas.
Se você já tem um interpretador instalado em seu sistema, experimente escrever o seguinte script:
1 print "Olá, mundo"
- Depois, num terminal, digite "python nome_do_script", e veja como é simples!
Modo interativo
O Python também pode ser usado em modo interativo. Para isso, basta digitar python. E deve aparecer algo parecido com isso:
Python 2.5.2 (r252:60911, Apr 21 2008, 11:12:42) [GCC 4.2.3 (Ubuntu 4.2.3-2ubuntu7)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Em modo interativo, o Python executa o que voce digitar imediatamente (ou quase...), o que é muito bom para testes e para aprender.
O sinal >>> é o prompt padrão Python. Significa que ele está de prontidão esperando um comando. Se o comando tiver algum resultado, este será mostrado na tela.
Para sair, aperte Control + D (nos UNIXes) ou Control + Z seguido de Enter (no Windows)
Tipos de dados, constantes, variáveis e expressões
Python é dinamicamente tipado, o que significa que se você usou uma variável para armazenar um inteiro, nada lhe impede de usá-la posteriormente para armazenar uma string (frase). Na verdade, variáveis em Python não são declaradas, o que lhe dá muita flexibilidade.
Quem determina o tipo de uma variável é o próprio interpretador. Se você escreve:
O interpetador já sabe que x é um inteiro e FRASE é uma string. Mas isso não lhe impede de, posteriormente, escrever
Como x já disse, tudo mudou, e isso é bem natural. Na verdade, raras são as vezes em que você precisa se preocupar com tipos. Geralmente você simplesmente atribui um valor a uma variável e pronto! Isso é bem simples. Mas não abuse desse recurso, senão seus programas vão virar uma confusão.
Então aqui vão alguns exemplos de tipos:
1 x = 2 # Inteiro
2
3 p = 3.1415 # Real, ou ponto flutuante
4
5 verdadeiro = True # Boolean
6
7 estringue = 'alguma frase' # String
8
9 c = 3 + 2j # Complexo
10
11 lista = [3, 4, 5] # Lista com elementos inteiros
12
13 lista2 = [2,'tres',4.0,[5,6]] # Lista mista e aninhada
14
15 tupla = (1,2,3,'quatro') # Tupla. É como uma lista, mas não pode ser mudada
16
17 # tuplas de 0 ou 1 elementos têm sintaxes especiais:
18 tupla0 = ()
19 tupla1 = ('primeiro e único item',) # repare na vírgula
20
21 # Em alguns casos (atribuições, returns), os parênteses são opcionais,
22 # mas na maioria das vezes (tuplas dentro de listas, tuplas dentro de chamadas de funções)
23 # os parênteses são necessários porque a vírgula faz parte de outra sintaxe
24
25 coord = 4.5, 9.1
26 cor_branca = 255, 255, 255 # cor no formato RGB
27 funcao((4.5, 9.1), 'string')
28
29 dic = {'site':'Python Brasil','url':'www.pythonbrasil.com.br'} # Isso é um dicionário
Tipos simples
- str (Strings, como 'blabla')
- unicode (São strs em que os caracteres podem representar qualquer língua, u'blabla')
- bool (True ou False)
- float (Números em ponto flutuante, como 4.5 ou 3.14e-10)
- int (Números inteiros, como 99)
- long (Números inteiros muito grandes, como 1234567890123456789123456789L)
- complex (Números complexos, como 3.1j ou 7+3.14e-10j)
- file (Arquivos)
decimal (integrado ao Python 2.4 como módulo) (Números fracionários representados de forma decimal em vez de binária)
Tipos agrupados
- list (listas)
- tuple (tuplas - listas imutáveis)
- dict (dicionários)
- set (novo tipo incluso no Python 2.4 - uma lista sem repetições)
Tipos mutáveis e imutáveis
Alguns tipos no Python permitem que elementos que fazem parte de sua estrutura sejam modificados, como as listas e dicionários. Estes tipos são chamados mutáveis.
Exemplo:
Outros tipos não permitem isso, como tuplas e strings. Estes são chamados imutáveis.
Exemplo:
Listas
O tipo lista do Python é bastante sofisticado e flexível. Como classe, a lista conta com métodos para ordenar (sort), inverter (reverse), contar ocorrências de um determinado elemento (count) e outros.
1 >>> # Criando a lista de bandas
2 ...
3 >>> lista = ['Led Zeppelin', 'King Crimson', 'Yes', 'The Who', 'Pink Floyd']
4 >>>
5 >>> # Acessando um ítem da lista
6 ...
7 >>> lista[0]
8 'Led Zeppelin'
9 >>>
10 >>> # Para elementos de listas dentro de listas ou caracteres de strings dentro de listas
11 ...
12 >>> lista[0][0]
13 'L'
14 >>>
15 >>> # Retornando uma parte da lista (do terceiro até o quarto ítem)
16 ...
17 >>> lista[2:4]
18 ['Yes', 'The Who']
19 >>>
20 >>> # Retornando uma parte da lista (do segundo até o fim)
21 ...
22 >>> lista[1:]
23 ['King Crimson', 'Yes', 'The Who', 'Pink Floyd']
24 >>>
25 >>> # Retornando uma parte da lista (a partir do inicio até penúltimo)
26 ...
27 >>> lista[:-1]
28 ['Led Zeppelin', 'King Crimson', 'Yes', 'The Who']
29 >>>
30 >>> # acessando a lista em passos
31 ...
32 >>> lista[::2]
33 ['Led Zeppelin', 'Yes', 'Pink Floyd']
34 >>>
35 >>> # Passo negativo
36 ...
37 >>> lista[::-1]
38 ['Pink Floyd', 'The Who', 'Yes', 'King Crimson', 'Led Zeppelin']
39 >>>
40 >>> # Convertendo para uma string
41 ...
42 >>> ', '.join(lista)
43 'Led Zeppelin, King Crimson, Yes, The Who, Pink Floyd'
44 >>>
45 >>> # Contando ocorrências
46 ...
47 >>> lista.count('Yes')
48 1
49 >>>
Estuturas de controle
As estruturas condicionais disponíveis no Python são if, elif e else.
O if, o elif e o else servem para examinar expressões. À grosso modo, pode-se dizer que eles avaliam se determinada expressão retorna Verdadeiro (True) ou Falso (False).
Em Python os valores vazios: None, [] (* Lista vazia), "", 0. São tidos como Falso (False). E os outros valores são verdadeiros (True).
Explicado isso, vamos às explicações:
if
Antes uma breve explicação do que vem a ser if. Como é sabido, if é traduzido em português para "se". Nas linguagens de programação esse "se" (if) atua como um verificador de condições, algo como:
se ( essa condição for verdadeira ):
esse bloco de comandos
será executadoTraduzindo em um exemplo bobo em Python, teriamos:
No caso, o bloco (composto apenas por um comando, no caso) seria sempre executado. Os parênteses na "condição" são opcionais.
Vamos a outros exemplos.
Obs: Os exemplos são do modo interativo (shell) do Python.
Você notou que o print não ocorreu, já que as variáveis meuNome e seuNome são diferentes. Na linha 3 o if verifica essa igualdade, mas como o valor retornado da verificação é falso, ele não executa o comando print.
Agora observe esse outro exemplo:
Viu? Agora imprimiu, já que as variáveis são iguais. O if, novamente na linha 3, fez a verificação de igualdade (==) e obteve resultado Verdadeiro (True), logo executou o comando print.
else
Se o if refere-se ao "se", quando traduzido, o else refere-se ao "senão". Exemplificando:
se ( condição for verdadeira ):
execute esses comandos
esse também
senão:
execute
esses comandosNo caso o "se" é o if e o "senão" o else. Note que o else é executado se o if não for executado, ou seja, a condição do if não foi atendida. Caso o if tenha sido executado, o else não é executado.
Vamos a um exemplo em código Python:
Obs: Estes códigos também são exemplos do shell do Python.
Reiterando. O else não verifica nada. Ele é só uma delimitação de código a ser executado caso o if não ocorra.
Mais um exemplo, só para fixar:
Nesse exemplo nós não sabemos quando o Y é igual ao X. Teríamos que usar o elif, que veremos agora.
elif
O elif é uma mistura de if com else. Calma, não se assuste. Ele é um else, logo só é executado se o if não ocorrer, só que além de else ele também é um if, então pro bloco elif ser executado além do primeiro if não ser executado, deve-se atender a uma determinada condição.
Em portugol seria algo como:
se ( condição ):
executa comando
comando
se-if-não-foi-executado-e ( condição ):
executa comando
comando
senão:
comando comando
comandoComo já foi dito: o "se" é o if, o "se-if-não-foi-executado-e" é o elif e o "senão" é o else.
Vamos a um exemplo similar ao anterior:
Note que agora se o x for igual ao y ele irá imprimir uma mensagem. Veja esse outro exemplo:
Pronto. Estude os códigos, o conceito do elif é um pouco estranho mesmo, mas um pouco de estudo é o suficiente para dominá-lo.
Modificador not
O modificador not é uma palavrinha que serve pra negar a expressão do if ou elif. Ao invés de esperar o valor verdadeiro da expressão ,o if vai esperar pelo valor falso. Estudemos-o por um exemplo:
Tabela de expressões válidas
Você pode usar os seguintes símbolos em suas expressões if, elif:
>= (Maior Igual) > (Maior) <= (Menor Igual) < (Menor) == (Igual) = (Diferente) <> (Diferente)
- E para finalizar essa seção do tutorial, o modificador in.
Modificador in
O in verifica se um elemento está dentro de outro. É como o símbolo de contido da matemática. Em portugol seria algo:
se elemento está-contido-em elemento-listável:
comando
comandoTraduzindo. O "se" está para o if e o "está-contido-em" para o modificador in. Porém temos ali um "elemento-listável". Meio estranho esse termo. Calma. Existem cinco tipos de elementos listáveis em Python: dicionários, listas, tuplas, strings (que são no fundo listas de caracteres) sets.
Isto é, no lugar de elemento-listável só pode haver uma variável dos tipos acima.
Vejamos esses exemplos:
Conselho: Para fixar os conceitos copie e execute todos os exemplos no shell do Python, assim você aprenderá.
Estruturas de iteração ou loop
for
Se você programa em C, vai perceber que o for em Python é diferente. Ele itera sobre listas. Por exemplo:
if not odeio_metallica:
metallica = ['James','Kirk','Lars','Trujillo']
for membro in metallica:
print membroOu seja, para cada elemento da lista, itere. Você terá acesso ao item corrente (print membro). Se quiser fazer iterações sobre progressões aritméticas, use a função range, que cria uma lista de inteiro em seqüência. Exemplo:
Isso vai imprimir na tela os números de 0 a 49.
while
O while é muito simples. Ver o exemplo já vai ajudar muito:
Veja, o laço vai continuar iterando até que o usuário digite 0 na hora que o programa perguntar. Simples. O while é literalmente um "enquanto ISSO faça AQUILO".
Tando o for quanto o while podem ser interrompidos por break (o loop termina). O comando continue interrompe a iteração corrente e passa para a próxima.
Funções
Simplificando, uma função é um bloco de código que tem nome (pelo qual ele pode ser chamado), recebe paramêtros (opcional) e gera um resultado (opcional)
Exemplo:
media é o nome da função. lista é o paramêtro da função (no caso de vários paramêtros, seus nomes devem ser separados por vírgula). [0] é o valor padrão para lista (opcional)
return termina a execução da função, retornando o resultado (opcional) e o controle para a rotina que a chamou.
Arquivos
Trabalhar com arquivos no Python é bem fácil. Como o Python é uma linguagem orientada a objetos, um arquivo é um objeto da classe file.
Um arquivo pode ser aberto para leitura ('r', o padrão), escrita ('w') ou inclusão ('a') ou para ler e gravar no mesmo arquivo ('w+'). Se um arquivo já existir e for aberto apenas para escrita ('w'), ele será zerado.
1 # Um texto para teste...
2
3 texto = '''Beautiful is better than ugly.
4 Explicit is better than implicit.
5 Simple is better than complex.
6 Complex is better than complicated.
7 Flat is better than nested.
8 Sparse is better than dense.'''
9
10 # Salvando em um arquivo chamado "zen.txt"
11
12 f = file('zen.txt', 'w')
13 f.write(texto)
14 f.close()
15
16 # Posso fazer em uma única linha:
17
18 file('zen.txt', 'w').write(texto)
19
20 # Para ler o arquivo:
21
22 arq = file('zen.txt')
23
24 # Trazendo o texto de volta:
25
26 texto = arq.read()
27
28 # Se preferir uma lista contendo as linhas do arquivo
29
30 linhas = arq.readlines()
31
32 # Se movendo para o inicio do arquivo
33
34 arq.seek(0)
35
36 # Imprimindo as linhas do arquivo:
37
38 for linha in arq: print linha,
39
40 # Fechando o arquivo
41
42 arq.close()
Tratamento de erros e exceções
- try / except
- try / finally
As sentenças try / except e try / finally são mutuamente excludentes, não podem misturadas (embora possam ser usadas uma no interior da outra)
A sentença try / except especifica um ou mais manipuladores de exceção. Caso não ocorra erros, nenhum manipulador será executado. Ainda é possível definir um else opcional que será executado quando nenhum erro ocorrer. Exemplo:
A sentença try / finally especifica um manipulador de limpeza, que será executado sempre. Quando não ocorre erros, finally é executado. Quando ocorre um erro, a exceção é salva, finally é executado, e logo após a exceção salva é executada novamente. Exemplo:
Nesse caso, o traceback aparecerá na tela, depois da mensagem.
Raise
Com a sentença raise, você pode provocar uma exceção, que ser pode tratada pelo código que chamou aquela parte do programa. Exemplo:
Dica: raise SystemExit termina o programa.
Módulos
Um módulo em Python não é nada mais que um arquivo .py com definições de funções e classes. É isso mesmo. Apenas um arquivo.
Para facilitar o entedimento vamos exemplificar.
Escrevemos o código do seguinte módulo (logicamente, para fins didáticos apenas):
1 # Exemplo de módulo
2 # Módulo matematica.py
3
4 def somar(a,b):
5 """
6 Funcao que soma dois numeros
7 """
8 return a+b
9
10 def subtrair(a,b):
11 """
12 Funcao que subtrai dois numeros
13 """
14 return a - b
15
16 def multiplicar(a,b):
17 """
18 Funcao que multiplica dois numeros
19 """
20 return a * b
21
22 def dividir(a,b):
23 """
24 Funcao que divide dois numeros
25 """
26 return a / b
Salvamos ele como ""matematica.py"".
Agora vamos escrever três exemplos de uso do módulo.
- Importando o módulo inteiro
Vamos ao código:
Executando esse arquivo nós temos como resultado:
3 4
Note que ao importar o módulo inteiro é obrigatório usar o nome do módulo antes de suas funções, classes... Esse tipo de import evita problemas de namespace.
- Importando o que a gente quer do módulo
O resultado é o mesmo do exemplo anterior:
3 4
A única diferença é que nós só importamos duas funções do módulo e não precisamos por "matematica" para chamá-los, ou seja, as duas funções importadas foram colocadas dentro do namespace do arquivo que está usando o módulo. Esse tipo de import é bom para módulos muito grandes em que só se use uma fcoisa ou poucas coisas dele, há um certo aumento de desempenho nesse caso e economia de memória.
- Importando tudo do módulo (diferente de importar o módulo inteiro)
O resultado será:
3 4 2
É como o primeiro tipo de import, ele pega tudo do módulo, todas funções, classes, enfim. A diferença é que usando o """from modulo import *""" eliminamos a necessidade de ficar digitando "matematica" toda vez que quisermos chamar algo do módulo.
Observações:
- Os arquivos de exemplo de uso do módulo devem estar na mesma pasta do módulo.
- Ao fazer módulos procure não deixá-lo tão grande. É uma boa prática de programação.
Adendo: Um módulo Python é como se fosse um pedaço de programa que você, como programador, decidiu que ficaria melhor separado do todo. Essa decisão geralmente é tomada sobre estruturas que são usadas em diversos programas. Isso facilita nossa vida, pois já não precisamos "copiar e colar" as coisas de um lado para outro. Claro, módulos podem ser mais complexos em certos pontos de vista. Eu mesmo não vejo nada de muita complexidade. Pura praticidade!
Módulos distribuídos com o Python
Com o Python, são distribuídos muitos módulos, para servem para diversos propósitos (antes escrever algo do zero, verifique se existe algo pronto nos módulos do Python)
Exemplos de módulos:
- os - suporte para recursos do sistema operacional (exemplos: mudar o diretório corrente e deletar arquivo)
- sys - rotinas que controlam o ambiente de execução do Python (exemplos: consultar o PYTHONPATH (lista de diretórios aonde o Python procura módulos) e encerrar o programa)
- copy - copia de objetos
- subprocess - rotinas para executar processos (incluso no Python 2.4)
Packages
O Package é uma maneira estruturar o namespace dos módulos através da notação do ponto. Por exemplo, web.forms é uma referência ao módulo forms que faz parte do package web.
Com packages, os autores de módulos não precisam se preocupar com a colisão de nomes.
Para criar um package:
- Crie um diretório (que terá o nome do package);
Crie um arquivo (que pode estar vázio) chamado __init__.py dentro do diretório;
- Coloque os módulos do package dentro do mesmo diretório.
Um módulo que faz parte de um package pode ser importado como import package.modulo ou from package import modulo.
Opcionalmente, o arquivo __init__.py pode inicializar uma lista chamada __all__, que contém quais módulos serão importados usando from package import *.
Classes
Criar uma classe em Python é muito simples. Acompanhe o exemplo:
A classe criada chama-se Pessoa. É costume nomear classes DesteJeito em vez de deste_jeito. Assim, fica fácil de distinguir as classes dos objetos, das variáveis, das funções, etc. Essa convenção de nomenclatura é usada em Java, Ruby, Python e em outras linguagens (já que os programadores acabam levando esse costume de uma linguagem pra outra). Voltando à classe Pessoa.
Nela definimos duas funções (funções dentro classes geralmente são chamadas de métodos). A função andar, sob um ponto de vista muito abstrato, faz "a pessoa andar", ou seja, altera os valores x e y de sua posição (faça de conta que também existe uma função pra desenhar a pessoa 
). Perceba que eu não declarei nenhuma das variáveis. Classes servem mesmo é pra criar métodos (agrupar funções), e não tanto para criar estruturas de variáveis (apesar de classes em Python serem ótimos containers).
A função __init__() é especial: ela é chamada toda a vez que é criada uma nova instância da classe (obs.: instância de classe é o mesmo que objeto), por isso o nome init: ela inicializa o objeto, e é opcional. O argumento self é obrigatório, e deve ser o primeiro da função. Perceba que foi usado self na definição das variáveis. Isso quer dizer que estamos mexendo nas variáveis do objeto (Repare no detalhe: fora da classe usamos o nome do objeto criado, no caso eu. Dentro da classe, o código serve pra qualquer objeto criado a partir dessa classe, e o primeiro argumento, o self, representa o objeto sendo usado.).
Classes podem servir como os "struct" do C ou "record" do Pascal. dicts também podem servir como structs. dicts são mais usados pra simplesmente agrupar dados acessados por nome. Classes são mais usadas quando a estrutura é complexa, necessita de métodos de acesso e serão usadas várias instâncias da mesma estrutura. Pra simular uma struct, basta definir uma classe vazia, por exemplo:
O pass serve para indicar que nada precisa ser feito (porém a síntaxe exige que exista uma sentença naquele lugar)
Classes podem ser muito bem utilizadas, mas algumas vezes são péssimas opções. Assim como tudo em programação, saiba usá-las com parcimônia.
Exemplos, pra terminar:
1 class Carro:
2 def __init__(self, preco):
3 self.marca = "Ford"
4 self.modelo = "Maverick"
5 self.ano = 74
6 self.cor = [0,200,50]
7 self.pos = [0,0]
8 def andar(self, x, y):
9 self.pos[0] = self.pos[0]+x
10 self.pos[1] = self.pos[1]+y
11
12 carango = Carro(5000) #passa o valor 5000 para __init__()
13
14 for i in range(300):
15 carango.andar(1,0) #o carro anda 300m
Herança
Herança é um recurso poderoso da programação orientada a objetos que permite reutilizar o código de classes já definidas. Com a herança, é possível extender, especializar ou até mesmo fundir classes.
O Python suporta herança múltipla, ou seja, é possível criar uma nova classe a partir de várias outras (esse recurso deve ser usado com cuidado, pois isso pode criar dificuldades na manutenção)
Exemplo:
1 # definindo uma classe 'pai'
2
3 class CD:
4 def __init__(self, titulo):
5 self.titulo = titulo
6
7 def mudarTitulo(self, novoTitulo):
8 self.titulo = novoTitulo
9
10 # definindo uma classe 'filha'
11 # O nome da class 'mãe' (Na herança múltipla, os nomes das 'mães')
12 # é passado para a classe filha
13
14 class CDAudio(CD):
15
16 def __init__(self, titulo, autor):
17 CD.__init__(self, titulo)
18 self.autor = autor
19 self.faixas = []
20
21 def adicionarFaixa(self, numero, nome):
22 self.faixas.append((numero, nome))
23
24 def removerFaixa(self, numero, nome):
25 self.faixas.remove((numero, nome))
26
27 # Criando objeto
28
29 novoCD = CDAudio('Physical Graphitte', 'Led Zeppelin');
30
31 # Evocando métodos:
32
33 novoCD.adicionarFaixa(1,'Custard Pie')
34 novoCD.adicionarFaixa(2,'The Rover')
35
36 # Listando a estrutura do objeto
37
38 print dir(novoCD)
39
40 # Acesando atributos
41
42 print "CD: %s, %s" % (novoCD.titulo, novoCD.autor)
43 print novoCD.faixas
Namespaces
Um Namespace é um dicionário com os nomes válidos em um programa durante a sua execução. Sendo assim, quando fazemos i = 1, o nome i é colocado em um namespace. O nome pode ser localizado de duas formas:
- Nome não qualificado
- Nome qualificado
Nomes não qualificados
Quando o nome da variável não foi qualificado (exemplo: i = 0, a busca é feita primeiro entre as variáveis locais (dica: para listar as variáveis locais: locals()), depois entre as variáveis globais (dica: para listar as variáveis globais: globals()) e por fim entre as variáveis pré-definidas do Python (builtins. Exemplos: True e False)
Nomes qualificados
Quando o nome da variável foi qualificado (exemplo: livro.pagina, a busca é feita primeiro no objeto, depois na classe do objeto e segue a hierarquia de herança.
List Comprehensions
List Comprehension é um nome pomposo para algo simples - uma construção que permite processar listas de uma forma bem próxima a matemática.
A sintaxe é [<expressão> for <variável> in <lista> if <condição>]
Aonde:
<lista> é a lista original a ser processada;
<variável> ítem da lista a ser processada;
<expressão> expressão a ser aplicada em cada ítem;
<condição> condição que deve ser cumprida para que o ítem seja processado.
A parte for <variável> in <lista> pode se repetir N vezes.
A condição é opcional.
Exemplo:
Generators
Muitas vezes, em programação, é necessário processar listas de elementos. Porém, manter listas inteiras em memória, dependendo do tamanho, podem causar problemas de performance. Para isso, no Python, temos os Generators.
Na sintaxe, os generators são parecidos com as funções, porém existem algumas diferenças significativas:
Um objeto do tipo generator retorna um elemento de cada vez quando evocado (através do método next
O return habitual é substituido por yield
Como os elementos são gerados apenas quando (e se) necessário, o resultado é menos consumo de recursos (isto é chamado Lazy Evaluation)
Exemplo:
1 >>> def getchar(word):
2 ... for c in word:
3 ... yield c
4 ...
5 >>> pythonchars = getchar('Python')
6 >>> pythonchars
7 <generator object at 0x009D5EE0>
8 >>> pythonchars.next()
9 'P'
10 >>> pythonchars.next()
11 'y'
12 >>> pythonchars.next()
13 't'
14 >>> pythonchars.next()
15 'h'
16 >>> pythonchars.next()
17 'o'
18 >>> pythonchars.next()
19 'n'
20 >>>
Generator Expressions
Generator Expressions (também chamadas de Genexps) são o equivalente a List Comprehensions para se criar Generators.
A sintaxe é semelhante a da List Comprehension, porém, numa Generator Expression se usa () (parantesis) para delimitar a expressão, ao invez de [] (colchetes) como na List Comprehension.
Uma Generator Expression pode ser vista também como a versão Lazy Evaluated da List Comprehension, já que cada elemento é gerado apenas quando necessario, e não todos de uma vez.
Exemplo (baseado num post de Guido Van Rossum em seu blog):
1 >>> # funções uteis para usar com genexps
2 >>> def any(S):
3 ... for x in S:
4 ... if x:
5 ... return True
6 ... return False
7 ...
8 >>> def all(S):
9 ... for x in S:
10 ... if not x:
11 ... return False
12 ... return True
13 ...
14 >>> S = [42, 42]
15 >>> # Usando Genexps
16 >>> any(x > 42 for x in S) # True se algum elemento de S for > 42
17 >>> all(x != 0 for x in S) # True se todos os elemtos de S forem diferentes de zero
Um exemplo Completo
Pretendo deixar um aplicativo de exemplo para sintetizar tudo. Uma idéia que me ocorreu agora é fazer um programinha gráfico (usando tk) de perguntas e repostas (quiz). Não sei se é confundir muito botar tk no meio, mas creio que se a pessoa entendeu o tutorial vai ser capaz de entender um pouco do código, mesmo porque com o quiz eu posso usar dicionários, listas, abrir/fechar arquivos (aka usar módulos), talvez usar classes e mostrar um exemplo prático que teoricamente rodaria em todas as plataformas.
(Sugestão: Coloca o programa sim! Assim o tutorial "cresce" junto com o leitor, em vez de ficar só no conhecimento básico - tem é que mergulhar fundo! Ao infinito e além!!)
(Muito bom! Este exemplo completo seria muito interessante. De repente não utilizar a biblioteca gráfica, para não complicar, tendo em vista que a sintaxe do Python é bem particular, não tendo muitas semelhanças com as linguagens de uso corriqueiro)
(Po! Eu acho legal colocar o exemplo de quiz... ia simplificar muito o aprendizdo, visto que editar codigo eh um otimo aprendizado...)
(Acho que toolkits gráficos atrapalham para quem está aprendendo (até porque tem toneladas deles). Seria legal ter um tutorial só de tk com o programa completo. Pessoalmente, preferia que fosse PyGTK...)
(Eu tenho um pouco de experiencia com PyGTK, mas poderiamos fazer um no console tambêm. ~YuriSchlesner)
(Se esta página e´sobre uma introdução em Python nada mais justo que usar algo fraquinho como Tkinter. Andrik Machado Batista)
(Se Tkinter é fraquinho, portanto não muito útil, então porque não algo mais prático? Interface Web, por exemplo)
(Outra coisa - não seria melhor separar a página em partes? Ela está ficando um pouco grande...)
Próximos passos
Existem muitos caminhos para continuar aprendendo Python. Algumas possibilidades são:
Esse próprio site (PythonBrasil)
A documentação oficial do Python, em inglês (Python 2.4.1 Documentation)
